1. AI促进身心健康

1.1. 数据即新石油

• 1.1.1. 在数字文明时代，数据已成为最具价值的战略资源（与石油不同，数据永不枯竭）​

1.2. 优质的数据胜过复杂的模型

• 1.2.1. 研究者构建的各类理论模型固然重要，但唯有依托独特且有深度的数据资产，才能真正洞悉趋势规律，揭示因果关联，精准预测未来走向

1.3. 产科荒漠

• 1.3.1. 所谓“产科荒漠”​，是指既没有执业产科医生，也没有提供产科服务生育中心的地区

• 1.3.2. WHOOP健康手环

• 1.3.2.1. WHOOP的核心价值在于其独有的“压力—恢复—睡眠”三维监测体系，这一体系是其他追踪器无法实现的

• 1.3.2.2. 原理是：过度负荷会导致睡眠质量下降，而睡眠不佳又意味着身体恢复不足，进而促使使用者调整作息习惯

• 1.3.2.3. 海泽尔及时前往法戈市就医，经诊断她存在早产风险（最终她确实提前分娩）

>  1.3.2.3.1. 医生通过一张简单的趋势图（甚至无须复杂机器学习模型生成）洞察风险

1.4. 随着时间的推移，从手动记录转向了与智能手机应用绑定的健身追踪器，所有数据都能自动记录并存储

• 1.4.1. 佩戴智能手表让追踪健身数据更为便捷—设备不仅能记录身体活动数据，还能监测睡眠模式、实时心率、卡路里消耗与血压变化

• 1.4.2. 设备及配套应用还会根据数据特征，为他定制个性化训练方案

• 1.4.3. 量化自我的理念已经深入人心

1.5. 越来越多的人正在使用AI驱动的数字健康生态系统，每日借助这一系统对自身健康状况进行监测、追踪，并致力于改善个人健康管理

• 1.5.1. 人们通过收集饮食、睡眠和身体活动等多方面的数据，深入洞察自身健康状况，从而实现健康水平的提升、体能的增强以及整体福祉的增进

• 1.5.2. AI驱动的移动健康应用已广泛用于远程患者监护、健康追踪、用药管理、疾病管理、女性健康关怀，以及个人健康档案管理等领域

2. 移动健康新时代

2.1. 不断迭代运动科技装备，持续采集自身生物特征数据，其核心目标在于以数据驱动行为优化

2.2. 基于AI数据的个人健康行为干预在短期内就取得了长足进展

2.3. 随着海拔升高，血液中的氧气含量会骤减，进而引发一系列不良生理反应，比如消化功能受阻、食欲减退

• 2.3.1. 低压环境会加速人体脱水

• 2.3.2. 数日呼吸急促直至逐渐适应环境

• 2.3.3. 甚至可能引发认知能力下降

2.4. 需要登山者进行多种不同类型的体能训练，比如心肺功能训练、间歇训练、力量训练、柔韧性训练、耐力训练和平衡能力训练等

• 2.4.1. 在氧气稀薄、可能引发致命风险的极端环境中，背后的数据科学支撑成为攀登者突破极限的关键

2.5. 如今，攀登世界险峰的勇者们普遍配备移动健康（mHealth）可穿戴设备，用以实时追踪攀登数据

• 2.5.1. 这类设备具备免提操作的特性，与攀岩场景完美适配，对登山者来说价值巨大

• 2.5.2. 智能腕带能够持续监测肢体运动幅度、肌肉施力强度以及行进速度，通过数据分析为登山者定制训练方案，并指出有待优化的领域

• 2.5.3. 搭载AI技术的遥测服装则能解析运动员的生理指标，评估运动表现，深度解读身体机能状况，最终给出适应性优化建议

• 2.5.3.1. 这种服装能够持续采集心率、血氧饱和度、体表温度、海拔以及定位等数据

• 2.5.4. 这些技术不仅帮助攀登者自我监测，还使大本营的后勤团队能远程监控每位成员的健康状态，实时监测水肿、失温以及心脏问题的早期征兆，从而预判健康风险，并在危机爆发前实施干预

2.6. 从最初用纸笔记录有限的数据，发展到如今佩戴智能设备，甚至是身着智能传感服装

• 2.6.1. 整个数据采集过程几乎无须人为干预

• 2.6.2. 得益于云计算、网络连接、GPS追踪、传感器、数据存储以及软件应用等多领域的技术进步，这些功能如今已集成于一款设计时尚、可佩戴于手腕的设备之中

2.7. 智能手表、健身追踪器以及其他可穿戴设备，已成为医疗健康行业数字化转型的重要推动力量

• 2.7.1. 市场上甚至出现了具备联网功能的智能水杯，其能够追踪用户的饮水量，并提醒用户及时补水

2.8. “移动健康”​，正推动医疗体系由被动治疗模式向主动预防与干预的模式转变

• 2.8.1. 移动健康是指通过整合移动计算技术、医疗传感器和通信技术，以创新方式提供医疗服务的多种模式

• 2.8.2. 涵盖范围包括运行于智能手机和平板电脑的医疗软件，用于追踪生命体征与健康活动的传感器，以及为医疗专业人员收集相关数据的云端计算系统

• 2.8.3. 驱动这一增长态势的核心因素在于人们对远程患者监护、用药管理、慢性病防控、健身健康管理、女性健康关怀，以及个人健康档案管理等移动健康应用价值的认可度日益提升

2.9. AI与移动健康正深刻变革医疗行业的格局和人们的生活，从基础应用到前沿技术，相关案例不胜枚举

• 2.9.1. 移动健康在慢性病管理、用药依从性监测，以及焦虑、抑郁等心理健康问题干预方面的应用

3. 贴身健康伴侣

3.1. 在美欧等主要经济体，几乎人手一部随身微型计算机

3.2. 科技的发展更是超乎想象：移动设备制造商为硬件配备了多种传感器

• 3.2.1. 除麦克风与GPS外，当代智能设备普遍集成陀螺仪、加速度计、心率监测仪以及气压计等精密元件

• 3.2.2. 这意味着设备信号能够与移动健康应用、机器学习以及AI深度融合，实现诸如跌倒检测、车祸预警等智能感知功能

3.3. 全球范围内的技术普及与移动互联网浪潮，为数据传输存储、集成软件平台以及机器学习应用搭建起了基础设施

• 3.3.1. 移动健康正以简单且可扩展的方式，高效利用这些海量数据

3.4. 信息流失的可能性极大

3.5. 移动健康应用程序、患者门户及远程问诊平台打破时空限制，将医疗服务延伸至患者触手可及之处

3.6. 许多移动健康应用专注于引导用户养成有益健康的行为，比如规律运动、健康饮食和改善睡眠

• 3.6.1. 此类行为干预应用普遍采用“个性化目标设定”与“游戏化机制”​，融合“社交对比竞赛”以及“自我监测与复盘”等策略

• 3.6.2. 持续使用此类应用程序可显著影响用户的运动量、睡眠模式、饮食习惯、血糖控制等长期健康指标，尤其对慢性病患者效果更为显著

4. 教育、依从性与健康素养

4.1. 在医疗领域，移动健康在提升治疗依从性方面的潜力备受关注

• 4.1.1. AI正在推动医学诊断领域的进步，同时助力解决慢性病患者的用药依从性问题

4.2. 患者不遵医嘱的原因多样，有的是不了解治疗目的或药物副作用，有的则因为健忘而漏服药物

• 4.2.1. 简单的用药提醒功能（提示服药时间与剂量）​，已被证实不仅可改善高血压管理效果，还能帮助癌症等重症患者应对复杂的治疗疗程

• 4.2.2. 多项研究借助移动短信服务（SMS）开展试点项目，成功助力哮喘、艾滋病及糖尿病患者管理病情，在戒烟、戒酒等生活方式干预方面也发挥了作用

4.3. 深度学习在图像识别领域取得的突破性进展，使得AI在放射医学领域的应用成果斐然

4.4. 除了依从性管理，健康素养在促进患者健康方面同样关键

• 4.4.1. 用药提醒固然重要，但如果患者误解了剂量（用多少）与用药方法（如何用）等指导，其效果便会大打折扣

• 4.4.2. 居家用药差错已成为医疗领域的痛点，尤其是在同时管理多种药物（如液体剂量换算）​，或者家长监护慢性病患儿用药等场景中，这类问题更为凸显

4.5. AI驱动的语言翻译正成为提升移动医疗效能的重要工具

• 4.5.1. AI具备处理海量数据的能力，并能从结果中不断学习，在翻译医嘱等特定领域应用时，能够有效降低翻译错误与误解的概率

4.6. 有研究探索了如何利用移动医疗工具改善非裔美国患者的心血管健康

• 4.6.1. 通过随机对照试验发现，借助个性化应用程序推送教育内容与健康提醒，能有效提升患者对美国心脏协会推荐的健康促进行为的依从性

• 4.6.2. 该研究创新性地将移动医疗工具与社区信赖的文化元素（如宗教元素）及场所（如教堂等信仰机构）相结合

5. 心理健康与数字化治疗

5.1. 移动健康的潜在效益不仅局限于身体健康管理

5.2. 在失眠、焦虑、抑郁及创伤后应激障碍（PTSD）等心理健康领域，移动健康同样展现出巨大潜力

5.3. 移动健康应用的核心理念在于将认知行为疗法（CBT）等现有疗法进行数字化转型，以应对产后抑郁、药物成瘾等复杂的心理问题

5.4. 数字应用程序的潜在优势在于，相比线下认知行为疗法通常采用的低频次（每周或每月）自我报告模式，它们能通过每日（甚至更精细粒度）的日志记录，更精准地描绘用户的心理状态

6. 理解干预机制的有效性及适用场景

6.1. 有效的移动健康干预措施并非一种通用的解决方案，其实际效果往往因具体情况而异

6.2. 针对慢性糖尿病患者开展了大规模随机田野实验

• 6.2.1. 其核心目标在于验证移动健康应用能否有效地激励用户改善步行锻炼、睡眠质量和饮食习惯等健康行为，并探究这些行为改变是否能对血糖水平等关键健康指标产生实质性影响

• 6.2.2. 应用使用者的步行与运动量显著增加，膳食结构变得更加合理，睡眠时间也得到了有效延长

• 6.2.3. 移动健康干预措施不仅能促进个体健康行为的短期改善，还能带来长期的健康收益，最终实现个人健康与医疗系统的双重优化

• 6.2.4. 从长期来看，通用型提醒的降糖效果优于个性化提醒18%

6.3. 具有集体主义倾向的社会群体更易接受基于群体偏好的建议，而非个体化方案

• 6.3.1. 意味着在不同国家或地区推行个性化医疗提醒时，需要因地制宜地选择个体偏好或群体偏好作为设计基准

6.4. 当健康提醒信息伴随手机振动等触觉提示时，用户对相关健康任务的完成度显著提升

• 6.4.1. 物理性交互增强了人机沟通的社会临场感，有效地缓解了纯数字化沟通所带来的疏离感

6.5. 在健康促进活动中常用的经济激励手段（如参与即可获得现金奖励）并非推动人们锻炼的最佳方式

• 6.5.1. 当承诺的奖励将惠及用户社交网络中的好友时，更多人完成了健身挑战

7. 搭建人际纽带

7.1. 推出了面向制造业、现场服务以及医疗场景的企业版智能眼镜

• 7.1.1. 当该设备与文档自动化平台Augmedix协同工作时，能有效减少医生注视电子屏幕的时间，使其更专注于眼前的患者

• 7.1.2. 其与同类可穿戴设备的长期价值正逐渐显现

7.2. 在孤独症儿童干预领域就有一个非常专业的实用实例

• 7.2.1. 对于孤独症患者来说，识别和理解面部表情与社交信号是一项艰巨的挑战，这常常导致他们陷入社交孤立，出现行为异常

• 7.2.2. AI具备从根本上改善普通人身心健康的巨大潜能

7.3. 机器学习最显著的潜力在于，能够从日常诊疗产生的海量数据里，提炼出突破性的深刻见解

• 7.3.1. 机器学习擅长分析海量的医疗数据，并发出预警以辅助诊疗

7.4. AI增强型医疗具备诸多优势

• 7.4.1. 计算系统运行高效且稳定，不会感到疲劳，也不会出现“状态不佳”的情况，能够快速、精准地处理海量数据

• 7.4.2. 模型准确识别高危病例的能力，可以为医务人员节省大量时间，让他们能专注于其他诊疗环节，服务更多患者，同时降低误诊率、医疗事故以及不当死亡的风险

• 7.4.3. 既能减少漏诊重要病征的可能性，又能缓解医护人员超负荷工作的压力